plot_correlations#

plot_correlations(series, lags=24, alpha=0.05, zero_lag=True, acf_fft=False, acf_adjusted=True, pacf_method='ywadjusted', suptitle=None, series_title=None, acf_title='Autocorrelation', pacf_title='Partial Autocorrelation')[源代码][源代码]#

绘制序列及其ACF和PACF值。

参数:
系列pd.Series

时间序列。

滞后int, 默认 = 24

要在 ACF 和 PACF 图中包含的滞后数

alphaint, 默认值 = 0.05

用于设置置信区间的 Alpha 值。Alpha = 0.05 将产生 95% 的置信区间，标准差通过 Bartlett 公式计算。

zero_lagbool, 默认 = True

如果为真，ACF 和 PACF 图从第 0 个滞后开始

acf_fftbool, = False

是否通过FFT计算ACF。

acf_adjustedbool, 默认 = True

如果为真，自相关函数（ACF）计算的分母使用 n-k 而不是 n，其中 n 是观测值的数量，k 是滞后数。

pacf_methodstr, 默认 = ‘ywadjusted’

用于计算PACF的方法。

标题str, 默认 = None

用作图表总标题的文本。

系列标题str, 默认 = None

如果提供，用于设置系列图的标题。否则，系列图没有标题。

acf_titlestr, 默认 = ‘自相关’

用于设置ACF图的标题。

pacf_titlestr, 默认 = ‘偏自相关’

用于设置PACF图的标题。

返回:
图matplotlib.figure.Figure
坐标轴np.ndarray

图形的Axe对象数组

示例

>>> from sktime.utils.plotting import plot_correlations
>>> from sktime.datasets import load_airline
>>> y = load_airline()
>>> fig, ax = plot_correlations(y)
On this page